大海

软件工程小结

发表于 2019-12-20 更新于 2025-12-27 分类于软件工程，高质量编码实践，测试与可靠性，系统架构设计本文字数： 71 阅读时长 ≈ 1 分钟

小结软件工程学习

发表于 2019-12-20 更新于 2025-12-27 本文字数： 78 阅读时长 ≈ 1 分钟

小结数学学习过程中总结的文档

发表于 2019-12-18 更新于 2025-12-27 分类于工具与效率，软件工程，开发者工具（CLI/IDE/调试），高质量编码实践本文字数： 298 阅读时长 ≈ 1 分钟

之前整理了一套文档生成、托管和发布流程，使用Sphinx完成工程文档的生成，使用Github完成文档的托管，使用Readthedocs完成文档的发布

在实践过程中发现整个流程都有或大或小的不足，尤其是Sphinx工具，最近学习了另外一个文档生成工具MkDocs，更加符合个人的需求

发表于 2019-12-14 更新于 2025-12-27 分类于算法与模型，经典机器学习方法本文字数： 552 阅读时长 ≈ 2 分钟

Iris数据集包含3个类别4个属性，共150个实例

发表于 2019-12-13 更新于 2025-12-27 分类于算法与模型，经典机器学习方法本文字数： 364 阅读时长 ≈ 1 分钟

德国信用卡数据（German Credit Data）提供了一个二分类数据集，下载地址 - statlog/german

发表于 2019-12-13 更新于 2025-12-27 分类于算法与模型，经典机器学习方法本文字数： 1.7k 阅读时长 ≈ 6 分钟

对于分类问题，最开始想到的评判标准就是检测准确率（accuracy），即样本检测类别和实际一致的数量占整个样本集的比率。进一步研究发现，还可以用更精细的标准来比较检测性能，学习步骤如下：

发表于 2019-12-11 更新于 2025-12-27 分类于算法与模型，工具与效率，模型训练与优化，开发者工具（CLI/IDE/调试）本文字数： 1.3k 阅读时长 ≈ 5 分钟

学习了PyTorch环境下的Tensorboard使用 - [PyTorch]Tensorboard可视化实现。PyTorch也提供了Tensorboard学习教程 - Visualizing Models, Data, and Training with TensorBoard

下面结合一个完整的训练过程，通过Tensorboard实现可视化

发表于 2019-12-11 更新于 2025-12-27 分类于算法与模型，工具与效率，模型训练与优化，开发者工具（CLI/IDE/调试）本文字数： 1.5k 阅读时长 ≈ 5 分钟

最新版本的PyTorch 1.3内置支持了Tensorboard，实现模型、数据以及训练可视化

发表于 2019-12-10 更新于 2025-12-27 分类于算法与模型，项目复现，经典机器学习方法，经典模型复现本文字数： 1.1k 阅读时长 ≈ 4 分钟

之前识别测试最常用的是手写数字数据集MNIST，今天遇到一个新的基准数据集 - Fashion-MNIST

发表于 2019-12-08 更新于 2025-12-27 分类于算法与模型，工具与效率，模型训练与优化，软件工程，开发者工具（CLI/IDE/调试），高质量编码实践本文字数： 3k 阅读时长 ≈ 11 分钟

PyTorch通过TorchVision工具包提供统一的数据加载、数据处理的接口，允许自定义类的方式加载数据集，通过DataLoader接口来批量处理